Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140616
Title: Внедрение моделей машинного обучения в сетевую инфраструктуру для обнаружения и классификации вредоносного программного обеспечения в среде Интернета вещей : магистерская диссертация
Other Titles: Deploying Machine Learning Models in Network Infrastructure for Detecting and Classifying Malicious Attacks on IoT Devices
Authors: Иванов, К. В.
Ivanov, K.
metadata.dc.contributor.advisor: Агбозо, Э.
Балунгу, Д. М.
Agbozo, E.
Balungu, D. M.
Issue Date: 2024
Publisher: б. и.
Citation: Иванов К. В. Внедрение моделей машинного обучения в сетевую инфраструктуру для обнаружения и классификации вредоносного программного обеспечения в среде Интернета вещей : магистерская диссертация / К. В. Иванов ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа». — Екатеринбург, 2024. — 65 с. — Библиогр.: с. 62-65 (24 назв.).
Abstract: The paper describes a method for implementing a machine learning model into the enterprise network infrastructure to detect and classify harmful software in the Internet of Things environment.
В работе описан способ внедрения модели машинного обучения в сетевую инфраструктуру предприятия для обнаружения и классификации вредоносного ПО в среде Интернета вещей.
Keywords: MASTER'S THESIS
MACHINE LEARNING
IDC
IMPLEMENTATION
DEPLOYMENT
NETWORK INFRASTRUCTURE
CLASSIFICATION
МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
IDC
ВНЕДРЕНИЕ
РАЗВЕРТЫВАНИЕ
СЕТЕВАЯ ИНФРАСТРУКТУРА
КЛАССИФИКАЦИЯ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/140616
Access: Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии
License text: http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
m_th_k.ivanov_2024.pdf2,04 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.